De nombreuses approches efficaces con?ues pour r?soudre des probl?mes mal pos?s et mal conditionn?s pr?sentaient des lacunes pour r?pondre aux besoins de la fonction d'?talement des points (FEP), qui est difficile ? mettre en pratique en permanence. Ce projet introduit donc une m?thode appel?e Repr?sentation de signaux ?pars pour une super r?solution d'image unique. La recherche sur les statistiques d'image permet de faire un pas en avant pour mieux repr?senter les taches d'image, comme une combinaison lin?aire clairsem?e d'?l?ments, qui sont choisis dans un dictionnaire complet. ? partir des coefficients de la repr?sentation clairsem?e, on utilise pour construire l'image de sortie haute r?solution. Ici, il forme deux dictionnaires conjointement pour la pi?ce d'image ? basse et haute r?solution, ce qui produit deux dictionnaires individuels et montre que les repr?sentations ?parses pour la basse et la haute r?solution sont les m?mes. Pour produire une image de haute r?solution, la repr?sentation ?pur?e peut rassembler deux dictionnaires form?s pour l'image de basse et de haute r?solution. Une grande quantit? de paires d'images sont ?chantillonn?es ici, ce qui r?duit consid?rablement le co?t de calcul.
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